摘要
本发明属于锂电池组故障诊断领域,为一种锂电池组多故障诊断方法,该方法包括:建立诊断拓扑结构,所述诊断拓扑结构包括结构相同的N个子模块,N个子模块之间串联;将所述诊断拓扑结构进行计算机仿真找出故障分类中的重要特征;将重要特性作为输入,重要特性的变化曲线对应的不同故障类型作为输出,对ET算法进行训练,在训练过程中,采用粒子群算法调整ET算法的参数,得到最优的分类定位模型;将诊断过程传感器采集的测量值进行多项式变换,并获取重要特征,将重要特征输入到最优的分类定位模型中进行故障分类与定位。解决现有测试方法中需要对每个电芯进行监测,需要大量监测传感器的问题,有助于提高锂电池组的安全性和稳定性。
技术关键词
故障诊断方法
电流传感器
电压传感器
磷酸铁锂电池
多项式
粒子群算法
计算机仿真
找出故障
子模块
阵列
节点
曲线
监测传感器
锂电池组
测试方法
参数
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神经网络模型
实时控制器
采集控制器
故障类别
储能电池
采集器
等效电路模型
校正
分数阶微积分理论
小波特征
加速度信号特征
状态识别装置
激光传感器
建立分类模型